【摘 要】
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LDA（latent Dirichlet allocation，隐含狄利克雷分布）主题模型被广泛应用于大规模文档处理，通常用于主题提取、情感分析和文本降维等。这些模型使用类似期望最大算法从文档集合中
【基金项目】
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国家自然科学基金(K13A300050)
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LDA（latent Dirichlet allocation，隐含狄利克雷分布）主题模型被广泛应用于大规模文档处理，通常用于主题提取、情感分析和文本降维等。这些模型使用类似期望最大算法从文档集合中提取低维语义分布，并将每一维分布有效结合，形成主题。在模型构建过程中，初始主题数 K 对迭代过程与结果非常重要。针对这一问题，根据文档聚类簇数（即社区个数）与文档集隐含主题数相一致的特点，提出了一种以频繁词集网络的社区划分个数用来指定LDA主题模型主题输入个数的方法。该方法对文档构建频繁词对，并以此为基础构建词
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